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CoPil Data & IA / Espaces de Données (Data Spaces) + Stratégie FinOps et Green Data Management

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Le Comité de Pilotage réunit tous les trimestres le membres décisionnaires de la communauté en format atelier ; les sujets traités émanent du groupe et sont traités entre pairs. Sur les sujets techniques, nous convions des confrères précurseurs à venir présenter un retour d'expérience ou à des conseils de cadrer et nourrir les échanges. Pour rejoindre le CoPil, n'hésitez pas à écrire à yulia.kurochkina@ebg.net /////////////////////////// 2 sujets à l'ordre du jour : 1. ---- Espaces de Données (Data Spaces) : Architectures fédérées et Souveraineté ---- Comment opérer des modèles d'IA sur les données de plusieurs entreprises sans jamais exposer ou centraliser la donnée brute (respect du secret des affaires) (p.ex. Catena-X dans l’industrie automobile). • Gouvernance de Consortium Quel modèle juridique et opérationnel pour aligner des entreprises concurrentes autour d'un intérêt commun ? • Garanties de Confidentialité Au-delà de la théorie, comment prouver techniquement (Differential Privacy, TEE) que la donnée brute reste étanche ? • Propriété Intellectuelle À qui appartient le modèle global final et comment sont gérés les droits d'usage post-entraînement ? • Standardisation & Qualité Comment assurer l'interopérabilité des modèles locaux sans jamais avoir de visibilité sur les données sources ? • Incitations & Équité Comment valoriser la contribution de chacun ? (ex: une entreprise apportant plus de données doit-elle avoir plus de droits ?) • Infrastructures Hétérogènes Comment orchestrer l'apprentissage sur des environnements IT (Cloud/On-prem) totalement différents ? • Auditabilité & Régulation Comment certifier la robustesse du modèle face aux régulateurs (Data Act) sans accès au dataset complet ? • Cyber-résilience Risques d'empoisonnement du modèle (poisoning) par un participant malveillant ou défaillant. • ROI du Partage Gain de précision sur les risques (fraude, crédit) vs coût de mise en œuvre d'une architecture FL. 2. ---- Stratégie FinOps et Green Data Management ---- Maîtriser l'explosion des coûts Cloud et réduire l'empreinte environnementale liée au stockage massif et au traitement des données. Définition d'une politique commune d'archivage et déploiement d'outils d'audit croisés pour purger les "dark data" (données stockées mais jamais exploitées). Environ 50% à 80% des données stockées ne sont en effet jamais utilisées mais continuent de coûter chaque mois (gouvernance, sécurité, sauvegarde). • Convergence FinOps & GreenOps Comment aligner les indicateurs de réduction de coûts avec les objectifs de décarbonation (CO2) ? • Audit des "Dark Data" Quelles méthodes de scan automatisé pour identifier les données stockées mais jamais utilisées ? • Politique d'Archivage Commune Comment définir des règles de cycle de vie (purges, stockage "froid") acceptées par tous les métiers ? • Sobriété du Compute Stratégies pour optimiser la consommation énergétique liée aux entraînements de modèles IA et aux traitements batch. • Mesure d'Impact Cloud Comment obtenir des métriques fiables et granulaires de la part des Cloud Providers (AWS, Azure, GCP) ? • Gouvernance "Data Lean" Comment inciter les équipes à ne collecter que la donnée strictement nécessaire ? • Outillage Croisé Quels outils permettent de monitorer à la fois le coût financier et l'empreinte carbone en multi-cloud ? • Changement Culturel Comment transformer la sobriété numérique en un levier de performance pour les Data Engineers ?
Pour rappel, les inscriptions sont possibles :
- Pour les événements exécutifs (Task Forces, Business Talks, Dîners) et conférences : jusqu'à la veille de la session
- Pour les Webinars : jusqu'à 30mn avant la session en ligne

Passés ces délais, nous ne pourrons pas garantir votre inscription.
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